sled theoretical performance guide
sled theoretical performance guide This guide covers timeless ideas that are helpful to keep in mind while working with systems where performance matters. Many of these ideas are fairly “durable” and will apply regardless of what hardware, programming language, operating system, or decade you are working in. Stay tuned for follow-up articles that will drill into hardware and more Rust-specific tec
まだ await 使ってないの？ - Qiita
非同期プログラミングが熱い pythonで並列処理を実現するにはすごくざっくりいって３つの選択肢がある。 マルチスレッド方式 (モジュール名: concurrent.futures, threading) マルチプロセス方式 (モジュール名: concurrent.futures, multiprocessing, subprocess) 非同期I/O方式 (モジュール名: asyncio) マルチスレッド方式はスレッドセーフにプログラム作るのが本当に（本当に！）難しいし、マルチプロセス方式はデータの共有が煩雑。これに比べて非同期I/O方式はめちゃくちゃ簡単に並列処理が書けるので CPU処理が主体でないような処理では、非同期I/O方式による実装が人気を集めている( 非同期I/O方式では1CPU しか使えないのは注意)。非同期I/O方式の興隆は python に限ったことではなく、Javas
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
xargs を使ってカジュアルに並列処理 - たごもりすメモ
シェルからでも重い処理というのはちょこちょこあって、例えば超デカいログファイルを移動して圧縮したりというお仕事は世界中のあらゆる場所で毎日行われていたりする。コマンドラインからでも大量の圧縮済みログファイルをいっぺんに展開したい、とか。 あるディレクトリ以下に存在するたくさんのファイルを(圧縮済みのものを除いて)全部 bzip2 圧縮したい！と思ったら、とりあえずさくっと次のようにコマンドラインで叩けばいい。 $ find . -not -name '*.bz2' | xargs bzip2 これで、まあそんなに問題なく効率的にbzip2圧縮ができる。だがしかし。 最近は複数コアのCPUが普通に転がってるし、あまつさえHyperThreadingが有効になってたりしてOSから見える論理CPU数がハンパない。普通に8とかある。その一方で複数コアを使用してくれるコマンドというのはあんまりなくて
マルチコア時代に備えて本気でメモリモデルを理解しておこう - リオーダー & finalフィールド 編 - - かとじゅんの技術日誌
長い文章になってしまったので、概要だけ先に書きます。 以下のJavaプログラムは、常に上から下に順番に命令が実行されると思いますか？つまり、aに1が格納された後に、bに2が格納されると思いますか？ 実は場合によってはこの実行順序が入れ替わる場合があります。これはJavaの言語仕様として定義されていることです。これを考慮しないと信頼性のある並行処理は実装できません。 気になる人は以下を読んでみてください。 a = 1; b = 2; すでにインターネットは社会インフラ化しています。ソーシャルネットワークで多くの人とコミュケーションやコラボレーションできる時代で、個人が情報を作り消費することは当たり前になってきています。そして、インターネット上のコンテンツは増加の一途を辿っています。「情報爆発」なんて言葉も耳慣れた言葉になりましたが、その問題解決のためにMapReduceなどの分散処理技術に注
並列処理プログラミングの基本用語 （1/2）－ ＠IT
第4回 並列処理プログラミングの基本用語 株式会社フィックスターズ 好田 剛介 2009/12/18 CPUの周波数の高速化競争が頭打ちになり、1コアにおける処理能力は限界となった。CPUの進化がマルチコア化に向かった結果、並列コンピューティングの門戸が開かれた（編集部） 第2回「現代のプロセッサと並列実行」や第3回「プロセッサ別に見る並列アーキテクチャ」では、さまざまなプロセッサの構造について説明しました。 しかしながら、それらのプロセッサにおける並列実行の仕組みのすべてを利用して、 その性能を限界まで引き出すのは簡単ではありません。 そこで、今回から3回に分けて、並列処理プログラミングの第一歩として、「並列化されていないコードよりは速い」ことを目標に、簡単な並列プログラムを実際に書いていきます。 今回は、覚えておくべき用語を、実際にコードを動かしながら解説します。第5回と第6回では、ス
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